神經網路中卷積層的堆疊
在神經網路的設計中，經常會出現多個卷積層堆疊的情況，（例如VGGNet）
通過VGG16/19的結構圖可以看出，每一段使用了很多卷積層堆疊，然後再經過池化層，這其實是非常有用的設計。如下圖所示：
兩個3x3的卷積層串聯相當於1個5x5的卷積層，即一個畫素會跟周圍5x5的畫素產生關聯，可以說感受野大小為5x5.
以此類推，3個3x3的卷積層串聯的效果則相當於1個7x7的卷積層。那為什麼選擇使用3個3x3的卷積層而不是使用1個
7x7的卷積層呢？
（1）3個串聯的3x3的卷積層，擁有比1個7x7的卷積層更少的引數，引數量是後者的（3x3x3 ) /（7x7） = 55%
（2）3個3x3的卷積層比1個7x7的卷積層擁有更多的非線性變換
一次，這樣使得CNN對特徵的學習能力更強。
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